(57)【要約】  本発明は、モデル分析方法、装置、及びコンピュータ読み取り可能な記憶媒体を開示し、当該方法は、予め設定された数の顧客情報サンプルに基づき、多種の予め確定されたモデルをトレーニングすることと、トレーニングされた多種のモデルを、予め確定された組み合わせルールに従って合成モデルに組み合わせ、且つ分析待ちの顧客情報を受信した後、当該分析待ちの顧客情報を前記合成モデルに入力して、分析結果を出力することとを含む。本発明は、多種のモデルを組み合せることによって得られる合成モデルで分析・予測を行うため、異なるモデルの利点を結び付けることができ、単一モデルによる予測と比べて、予測結果の精度を効果的に向上させる。
2019519821.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
Ａ、予め設定された数の顧客情報サンプルに基づき、多種の予め確定されたモデルをトレーニングするステップと、
Ｂ、トレーニングされた多種のモデルを、予め確定された組み合わせルールに従って合成モデルに組み合わせ、且つ分析待ちの顧客情報を受信した後、当該分析待ちの顧客情報を前記合成モデルに入力して、分析結果を出力するステップと、
を含むことを特徴とするモデル分析方法。
【請求項２】
前記予め設定された数の顧客情報サンプルに基づき、多種の予め確定されたモデルをトレーニングするステップは、
Ｃ、一種の予め確定されたモデルをトレーニングする過程において、毎回のトレーニング後、各顧客情報サンプルをそれぞれ現在トレーニングされているモデルに入力し、モデルによる分析が誤っている顧客情報サンプルを確定し、
Ｄ、モデルによる分析が誤っている顧客情報サンプル数の、全ての顧客情報サンプル数に占める割合が予め設定された閾値より小さいか否かを算出し、
Ｅ、モデルによる分析が誤っている顧客情報サンプル数の、全ての顧客情報サンプル数に占める割合が予め設定された閾値より小さいと、当該予め確定されたモデルのトレーニングを終了させ、
Ｆ、モデルによる分析が誤っている顧客情報サンプル数の、全ての顧客情報サンプル数に占める割合が予め設定された閾値以上であると、予め設定された割合増加幅に応じて、顧客情報サンプル全体においてモデルによる分析が誤っている顧客情報サンプルと同一種類に属する顧客情報サンプルの割合を増やし、且つ予め設定された割合減少幅に応じて、顧客情報サンプル全体においてモデルによる分析が正確である顧客情報サンプルの割合を減らし、上述したステップＣ、Ｄ、Ｅ、Ｆを改めて実行する、
ことを含むことを特徴とする請求項１に記載のモデル分析方法。
【請求項３】
前記予め確定されたモデルの数はＮであり、Ｎは２より大きい自然数であり、ｉ個目の予め確定されたモデルはＦｉと記され、ｉはＮ以下の正整数であり、前記トレーニングされた多種のモデルを、予め確定された組み合わせルールに従って組み合わせて得られる合成モデルは、
前記合成モデル＝（１／Ｎ）＊Ｆ１＋（１／Ｎ）＊Ｆ２＋……＋（１／Ｎ）＊ＦＮである、
ことを特徴とする請求項１に記載のモデル分析方法。
【請求項４】
前記予め設定された数の顧客情報サンプルに基づき、多種の予め確定されたモデルをトレーニングするステップは、
Ｃ、一種の予め確定されたモデルをトレーニングする過程において、毎回のトレーニング後、各顧客情報サンプルをそれぞれ現在トレーニングされているモデルに入力して、モデルによる分析が誤っている顧客情報サンプルを確定し、
Ｄ、モデルによる分析が誤っている顧客情報サンプル数の、全ての顧客情報サンプル数に占める割合が予め設定された閾値より小さいか否かを算出し、
Ｅ、モデルによる分析が誤っている顧客情報サンプル数の、全ての顧客情報サンプル数に占める割合が予め設定された閾値より小さいと、当該予め確定されたモデルのトレーニングを終了させ、
Ｆ、モデルによる分析が誤っている顧客情報サンプル数の、全ての顧客情報サンプル数に占める割合が予め設定された閾値以上であると、予め設定された割合増加幅に応じて、顧客情報サンプル全体においてモデルによる分析が誤っている顧客情報サンプルと同一種類に属する顧客情報サンプルの割合を増やし、且つ予め設定された割合減少幅に応じて、顧客情報サンプル全体においてモデルによる分析が正確である顧客情報サンプルの割合を減らし、且つ上述したステップＣ、Ｄ、Ｅ、Ｆを改めて実行する、
ことを含むことを特徴とする請求項３に記載のモデル分析方法。
【請求項５】
前記予め確定されたモデルの数はＮであり、Ｎは２より大きい自然数であり、ｉ個目の予め確定されたモデルはＦｉと記され、ｉはＮ以下の正整数であり、前記トレーニングされた多種のモデルを予め確定された組み合わせルールに従って組み合わせて得られる合成モデルは、
前記合成モデル＝ＰＯＷＥＲ（Ｆ１，１／Ｎ）＊ＰＯＷＥＲ（Ｆ２，１／Ｎ）＊……＊ＰＯＷＥＲ（ＦＮ，１／Ｎ）であり、ここで、ＰＯＷＥＲ（Ｆｉ，１／Ｎ）はＦｉモデルで分析された結果に対してｎ乗根を求めるものである、
ことを特徴とする請求項１に記載のモデル分析方法。
【請求項６】
前記予め設定された数の顧客情報サンプルに基づき、多種の予め確定されたモデルをトレーニングするステップは、
Ｃ、一種の予め確定されたモデルをトレーニングする過程において、毎回のトレーニング後、各顧客情報サンプルをそれぞれ現在トレーニングされているモデルに入力して、モデルによる分析が誤っている顧客情報サンプルを確定し、
Ｄ、モデルによる分析が誤っている顧客情報サンプル数の、全ての顧客情報サンプル数に占める割合が予め設定された閾値より小さいか否かを算出し、
Ｅ、モデルによる分析が誤っている顧客情報サンプル数の、全ての顧客情報サンプル数に占める割合が予め設定された閾値より小さいと、当該予め確定されたモデルのトレーニングを終了させ、
Ｆ、モデルによる分析が誤っている顧客情報サンプル数の、全ての顧客情報サンプル数に占める割合が予め設定された閾値以上であると、予め設定された割合増加幅に応じて、顧客情報サンプル全体においてモデルによる分析が誤っている顧客情報サンプルと同一種類に属する顧客情報サンプルの割合を増やし、且つ予め設定された割合減少幅に応じて、顧客情報サンプル全体においてモデルによる分析が正確である顧客情報サンプルの割合を減らし、且つ上述したステップＣ、Ｄ、Ｅ、Ｆを改めて実行する、
ことを含むことを特徴とする請求項５に記載のモデル分析方法。
【請求項７】
前記予め確定されたモデルの数はＮであり、Ｎは２より大きい自然数であり、ｉ個目の予め確定されたモデルはＦｉと記され、ｉはＮ以下の正整数であり、前記トレーニングされた多種のモデルを予め確定された組み合わせルールに従って組み合わせて得られる合成モデルは、
前記合成モデル＝Ｎ／（１／Ｆ１＋１／Ｆ２＋……＋１／ＦＮ）である、
ことを特徴とする請求項１に記載のモデル分析方法。
【請求項８】
前記予め設定された数の顧客情報サンプルに基づき、多種の予め確定されたモデルをトレーニングするステップは、
Ｃ、一種の予め確定されたモデルをトレーニングする過程において、毎回のトレーニング後、各顧客情報サンプルをそれぞれ現在トレーニングされているモデルに入力して、モデルによる分析が誤っている顧客情報サンプルを確定し、
Ｄ、モデルによる分析が誤っている顧客情報サンプル数の、全ての顧客情報サンプル数に占める割合が予め設定された閾値より小さいか否かを算出し、
Ｅ、モデルによる分析が誤っている顧客情報サンプル数の、全ての顧客情報サンプル数に占める割合が予め設定された閾値より小さいと、当該予め確定されたモデルのトレーニングを終了させ、
Ｆ、モデルによる分析が誤っている顧客情報サンプル数の、全ての顧客情報サンプル数に占める割合が予め設定された閾値以上であると、予め設定された割合増加幅に応じて、顧客情報サンプル全体においてモデルによる分析が誤っている顧客情報サンプルと同一種類に属する顧客情報サンプルの割合を増やし、且つ予め設定された割合減少幅に応じて、顧客情報サンプル全体においてモデルによる分析が正確である顧客情報サンプルの割合を減らし、且つ上述したステップＣ、Ｄ、Ｅ、Ｆを改めて実行する、
ことを含むことを特徴とする請求項７に記載のモデル分析方法。
【請求項９】
処理手段及び記憶手段を含むモデル分析装置であって、当該記憶手段にモデル分析プログラムが記憶されており、当該モデル記憶プログラムは、前記処理手段により実行される際に、
Ａ、予め設定された数の顧客情報サンプルに基づき、多種の予め確定されたモデルをトレーニングするステップと、
Ｂ、トレーニングされた多種のモデルを、予め確定された組み合わせルールによって合成モデルに組み合わせ、且つ分析される顧客情報を受けた後、当該分析される顧客情報を前記合成モデルに入力することによって分析結果を出力するステップと、を実現する、
モデル分析装置。
【請求項１０】
前記予め設定された数の顧客情報サンプルに基づき、多種の予め確定されたモデルをトレーニングするステップは、
Ｃ、一種の予め確定されたモデルをトレーニングする過程において、毎回のトレーニング後、各顧客情報サンプルをそれぞれ現在トレーニングされているモデルに入力して、モデルによる分析が誤っている顧客情報サンプルを確定し、
Ｄ、モデルによる分析が誤っている顧客情報サンプル数の、全ての顧客情報サンプル数に占める割合が予め設定された閾値より小さいか否かを算出し、
Ｅ、モデルによる分析が誤っている顧客情報サンプル数の、全ての顧客情報サンプル数に占める割合が予め設定された閾値より小さいと、当該予め確定されたモデルのトレーニングを終了させ、
Ｆ、モデルによる分析が誤っている顧客情報サンプル数の、全ての顧客情報サンプル数に占める割合が予め設定された閾値以上であると、予め設定された割合増加幅に応じて、顧客情報サンプル全体においてモデルによる分析が誤っている顧客情報サンプルと同一種類に属する顧客情報サンプルの割合を増やし、且つ予め設定された割合減少幅に応じて、顧客情報サンプル全体においてモデルによる分析が正確である顧客情報サンプルの割合を減らし、且つ上述したステップＣ、Ｄ、Ｅ、Ｆを改めて実行する、
ことを含むことを特徴とする請求項９に記載のモデル分析装置。
【請求項１１】
前記予め確定されたモデルの数はＮであり、Ｎは２より大きい自然数であり、ｉ個目の予め確定されたモデルはＦｉと記され、ｉはＮ以下の正整数であり、前記トレーニングされた多種のモデルを、予め確定された組み合わせルールに従って組み合わせて得られる合成モデルは、
前記合成モデル＝（１／Ｎ）＊Ｆ１＋（１／Ｎ）＊Ｆ２＋……＋（１／Ｎ）＊ＦＮである、
ことを特徴とする請求項９に記載のモデル分析装置。
【請求項１２】
前記予め設定された数の顧客情報サンプルに基づき、多種の予め確定されたモデルをトレーニングするステップは、
Ｃ、一種の予め確定されたモデルをトレーニングする過程において、毎回のトレーニング後、各顧客情報サンプルをそれぞれ現在トレーニングされているモデルに入力して、モデルによる分析が誤っている顧客情報サンプルを確定し、
Ｄ、モデルによる分析が誤っている顧客情報サンプル数の、全ての顧客情報サンプル数に占める割合が予め設定された閾値より小さいか否かを算出し、
Ｅ、モデルによる分析が誤っている顧客情報サンプル数の、全ての顧客情報サンプル数に占める割合が予め設定された閾値より小さいと、当該予め確定されたモデルのトレーニングを終了させ、
Ｆ、モデルによる分析が誤っている顧客情報サンプル数の、全ての顧客情報サンプル数に占める割合が予め設定された閾値以上であると、予め設定された割合増加幅に応じて、顧客情報サンプル全体においてモデルによる分析が誤っている顧客情報サンプルと同一種類に属する顧客情報サンプルの割合を増やし、且つ予め設定された割合減少幅に応じて、顧客情報サンプル全体においてモデルによる分析が正確である顧客情報サンプルの割合を減らし、且つ上述したステップＣ、Ｄ、Ｅ、Ｆを改めて実行する、
ことを含むことを特徴とする請求項１１に記載のモデル分析装置。
【請求項１３】
前記予め確定されたモデルの数はＮであり、Ｎは２より大きい自然数であり、ｉ個目の予め確定されたモデルはＦｉと記され、ｉはＮ以下の正整数であり、前記トレーニングされた多種のモデルを、予め確定された組み合わせルールに従って組み合わせて得られる合成モデルは、
前記合成モデル＝ＰＯＷＥＲ（Ｆ１，１／Ｎ）＊ＰＯＷＥＲ（Ｆ２，１／Ｎ）＊……＊ＰＯＷＥＲ（ＦＮ，１／Ｎ）であり、ここで、ＰＯＷＥＲ（Ｆｉ，１／Ｎ）はＦｉモデルで分析された結果に対してｎ乗根を求めるものである、
ことを特徴とする請求項９に記載のモデル分析装置。
【請求項１４】
前記予め確定されたモデルの数はＮであり、Ｎは２より大きい自然数であり、ｉ個目の予め確定されたモデルはＦｉと記され、ｉはＮ以下の正整数であり、前記トレーニングされた多種のモデルを、予め確定された組み合わせルールに従って組み合わせて得られる合成モデルは、
前記合成モデル＝ＰＯＷＥＲ（Ｆ１，１／Ｎ）＊ＰＯＷＥＲ（Ｆ２，１／Ｎ）＊……＊ＰＯＷＥＲ（ＦＮ，１／Ｎ）であり、ここで、ＰＯＷＥＲ（Ｆｉ，１／Ｎ）はＦｉモデルで分析された結果に対してｎ乗根を求めるものである、
ことを特徴とする請求項９に記載のモデル分析装置。
【請求項１５】
前記予め設定された数の顧客情報サンプルに基づき、多種の予め確定されたモデルをトレーニングするステップは、
Ｃ、一種の予め確定されたモデルをトレーニングする過程において、毎回のトレーニング後、各顧客情報サンプルをそれぞれ現在トレーニングされているモデルに入力して、モデルによる分析が誤っている顧客情報サンプルを確定し、
Ｄ、モデルによる分析が誤っている顧客情報サンプル数の、全ての顧客情報サンプル数に占める割合が予め設定された閾値より小さいか否かを算出し、
Ｅ、モデルによる分析が誤っている顧客情報サンプル数の、全ての顧客情報サンプル数に占める割合が予め設定された閾値より小さいと、当該予め確定されたモデルのトレーニングを終了させ、
Ｆ、モデルによる分析が誤っている顧客情報サンプル数の、全ての顧客情報サンプル数に占める割合が予め設定された閾値以上であると、予め設定された割合増加幅に応じて、顧客情報サンプル全体においてモデルによる分析が誤っている顧客情報サンプルと同一種類に属する顧客情報サンプルの割合を増やし、且つ予め設定された割合減少幅に応じて、顧客情報サンプル全体においてモデルによる分析が正確である顧客情報サンプルの割合を減らし、且つ上述したステップＣ、Ｄ、Ｅ、Ｆを改めて実行する、
ことを含むことを特徴とする請求項１３に記載のモデル分析装置。
【請求項１６】
前記予め確定されたモデルの数はＮであり、Ｎは２より大きい自然数であり、ｉ個目の予め確定されたモデルはＦｉと記され、ｉはＮ以下の正整数であり、前記トレーニングされた多種のモデルを、予め確定された組み合わせルールに従って組み合わせて得られる合成モデルは、
前記合成モデル＝Ｎ／（１／Ｆ１＋１／Ｆ２＋……＋１／ＦＮ）である、
ことを特徴とする請求項９に記載のモデル分析装置。
【請求項１７】
前記予め確定されたモデルの数はＮであり、Ｎは２より大きい自然数であり、ｉ個目の予め確定されたモデルはＦｉと記され、ｉはＮ以下の正整数であり、前記トレーニングされた多種のモデルを、予め確定された組み合わせルールに従って組み合わせて得られる合成モデルは、
前記合成モデル＝Ｎ／（１／Ｆ１＋１／Ｆ２＋……＋１／ＦＮ）である、
ことを特徴とする請求項９に記載のモデル分析装置。
【請求項１８】
前記予め設定された数の顧客情報サンプルに基づき、多種の予め確定されたモデルをトレーニングするステップは、
Ｃ、一種の予め確定されたモデルをトレーニングする過程において、毎回のトレーニング後、各顧客情報サンプルをそれぞれ現在トレーニングされているモデルに入力して、モデルによる分析が誤っている顧客情報サンプルを確定し、
Ｄ、モデルによる分析が誤っている顧客情報サンプル数の、全ての顧客情報サンプル数に占める割合が予め設定された閾値より小さいか否かを算出し、
Ｅ、モデルによる分析が誤っている顧客情報サンプル数の、全ての顧客情報サンプル数に占める割合が予め設定された閾値より小さいと、当該予め確定されたモデルのトレーニングを終了させ、
Ｆ、モデルによる分析が誤っている顧客情報サンプル数の、全ての顧客情報サンプル数に占める割合が予め設定された閾値以上であると、予め設定された割合増加幅に応じて、顧客情報サンプル全体においてモデルによる分析が誤っている顧客情報サンプルと同一種類に属する顧客情報サンプルの割合を増やし、且つ予め設定された割合減少幅に応じて、顧客情報サンプル全体においてモデルによる分析が正確である顧客情報サンプルの割合を減らし、且つ上述したステップＣ、Ｄ、Ｅ、Ｆを改めて実行する、
ことを含むことを特徴とする請求項１５に記載のモデル分析装置。
【請求項１９】
処理手段により実行されて以下の操作が実現できるコンピュータ読み取り可能な命令が少なくとも一つ記憶されているコンピュータ読み取り可能な記憶媒体であって、前記操作は、
Ａ、予め設定された数の顧客情報サンプルに基づき、多種の予め確定されたモデルをトレーニングすることと、
Ｂ、トレーニングされた多種のモデルを、予め確定された組み合わせルールに従って合成モデルに組み合わせ、且つ分析待ちの顧客情報を受信した後、当該分析待ちの顧客情報を前記合成モデルに入力して、分析結果を出力することと、
を含むコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
【請求項２０】
前記予め確定されたモデルの数はＮであり、Ｎは２より大きい自然数であり、ｉ個目の予め確定されたモデルはＦｉと記され、ｉはＮ以下の正整数であり、前記トレーニングされた多種のモデルを、予め確定された組み合わせルールに従って組み合わせて得られる合成モデルは、
前記合成モデル＝（１／Ｎ）＊Ｆ１＋（１／Ｎ）＊Ｆ２＋……＋（１／Ｎ）＊ＦＮである、
ことを特徴とする請求項１７に記載のコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
【請求項２１】
前記予め確定されたモデルの数はＮであり、Ｎは２より大きい自然数であり、ｉ個目の予め確定されたモデルはＦｉと記され、ｉはＮ以下の正整数であり、前記トレーニングされた多種のモデルを、予め確定された組み合わせルールに従って組み合わせて得られる合成モデルは、
前記合成モデル＝ＰＯＷＥＲ（Ｆ１，１／Ｎ）＊ＰＯＷＥＲ（Ｆ２，１／Ｎ）＊……＊ＰＯＷＥＲ（ＦＮ，１／Ｎ）であり、ここで、ＰＯＷＥＲ（Ｆｉ，１／Ｎ）はＦｉモデルで分析された結果に対してｎ乗根を求めるものである、
ことを特徴とする請求項１７に記載のコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
【請求項２２】
前記予め確定されたモデルの数はＮであり、Ｎは２より大きい自然数であり、ｉ個目の予め確定されたモデルはＦｉと記され、ｉはＮ以下の正整数であり、前記トレーニングされた多種のモデルを、予め確定された組み合わせルールに従って組み合わせて得られる合成モデルは、
前記合成モデル＝Ｎ／（１／Ｆ１＋１／Ｆ２＋……＋１／ＦＮ）である、
ことを特徴とする請求項１７に記載のコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、コンピュータ技術分野に関し、特にモデル分析方法、装置、及びコンピュータ読み取り可能な記憶媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
現在、金融、保険等の分野のデータマイニング予測プロジェクトにおいて、業界では、一般的に単一モデルを採用して特定目的イベント（例えば、賠償請求イベント）の予測が行われている。周知の通り、異なる種類のモデルの目的イベントに対する解釈及び着目点が異なるため、単一モデルの採用による予測結果の精度が大きく制限され、予測の誤り率が高い。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
本発明は、予測結果の精度を向上させるように、モデル分析方法、装置、及びコンピュータ読み取り可能な記憶媒体を提供することを主な目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
上述した目的を実現させるために、本発明の第一態様は、モデル分析方法を提供し、前記方法は、
Ａ、予め設定された数の顧客情報サンプルに基づき、多種の予め確定されたモデルをトレーニングするステップと、
Ｂ、トレーニングされた多種のモデルを、予め確定された組み合わせルールに従って合成モデルに組み合わせ、且つ分析待ちの顧客情報を受信した後、当該分析待ちの顧客情報を前記合成モデルに入力して、分析結果を出力するステップと、を含む。
【０００５】
また、上述した目的を実現させるために、本発明の第二態様は、モデル分析装置を提供し、前記モデル分析装置は、処理手段及び記憶手段を含み、当該記憶手段にモデル分析プログラムが記憶されており、当該モデル分析プログラムは、前記処理手段により実行される際に、
Ａ、予め設定された数の顧客情報サンプルに基づき、多種の予め確定されたモデルをトレーニングするステップと、
Ｂ、トレーニングされた多種のモデルを、予め確定された組み合わせルールに従って合成モデルに組み合わせ、且つ分析待ちの顧客情報を受信した後、当該分析待ちの顧客情報を前記合成モデルに入力して、分析結果を出力するステップと、を実現する。
【０００６】
本出願の第三態様は、処理手段により実行されて以下の操作が実現できるコンピュータ読み取り可能な命令が少なくとも一つ記憶されているコンピュータ読み取り可能な記憶媒体を提供し、前記操作は、
Ａ、予め設定された数の顧客情報サンプルに基づき、多種の予め確定されたモデルをトレーニングすることと、
Ｂ、トレーニングされた多種のモデルを、予め確定された組み合わせルールに従って合成モデルに組み合わせ、且つ分析待ちの顧客情報を受信した後、当該分析待ちの顧客情報を前記合成モデルに入力して、分析結果を出力することと、を含む。
【発明の効果】
【０００７】
本発明で開示されたモデル分析方法、装置、及びコンピュータ読み取り可能な記憶媒体は、予め設定された数の顧客情報サンプルによって、多種の予め確定されたモデルをトレーニングし、且つトレーニングされた多種のモデルを合成モデルに組み合わせ、分析待ちの顧客情報を受信した後、組み合わせられた合成モデルを利用して当該分析待ちの顧客情報を分析する。多種のモデルを組み合わせることによって得られる合成モデルで分析・予測を行うため、異なるモデルの利点を結び付けることができ、単一モデルによる予測と比べて、予測結果の精度を効果的に向上させる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】本発明のモデル分析方法の一実施例のフローチャートである。
【図２】図１におけるステップＳ１０の細分化されたフローチャートである。
【図３】本発明のモデル分析装置の一実施例の模式図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
本発明の目的の実現、機能的特徴及び利点については、図面を参照しながら、実施例と結び付けて更に説明する。
本発明の解決しようとする技術的課題、技術的解決手段及び有益な効果を更にはっきりさせて明白にするために、以下、図面及び実施例と結び付けて本発明をより詳しく説明する。ここで記載される具体的な実施例が単に本発明を説明するためのものであり、本発明を限定するためのものではないことが理解されるべきである。
【００１０】
本発明は、モデル分析方法を提供する。
【００１１】
図１を参照すると、図１は本発明のモデル分析方法の一実施例のフローチャートである。
【００１２】
一実施例において、当該モデル分析方法は以下のステップを含む。
【００１３】
ステップＳ１０：予め設定された数の顧客情報サンプルに基づき、多種の予め確定されたモデルをトレーニングする。
【００１４】
本実施例において、予め設定された数（例えば、１０万）の顧客情報サンプルに基づき、多種の予め確定されたモデルをトレーニングする。例えば、前記顧客情報サンプルにおける顧客情報は、性別、年齢、連絡先、住所、就職先、クレジット記録、保有している保険商品の情報、付保習慣、賠償請求履歴情報等を含むが、これらに限らない。保有している保険商品の情報は、保障型保険商品、収益型保険商品、短期型保険商品、終身型保険商品等を含むが、これらに限らない。付保習慣については、一人の顧客がある期間（例えば、ここ１年間又は３年間）内に保有している保険商品のうち保有期間が最も長い商品、又は保有している商品に占める割合が最も大きい商品が、当該顧客の付保習慣を表す。例えば、一人の顧客が保有している保険商品のうち、予め設定された割合（例えば、６０％）を超えた商品が保障型商品であると、当該顧客の付保習慣が保障型保険商品を好むことであることを意味する。
【００１５】
予め確定された、トレーニングする必要のあるモデルは、決定木（Ｄｅｃｉｓｉｏｎ  Ｔｒｅｅ）モデル、線形回帰モデル、ロジスティック回帰（Ｌｏｇｉｓｔｉｃ  ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ）モデル、ニューラルネットワーク（Ｎｅｕｒａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋｓ、ＮＮ）モデル等を含むが、これらに限らない。そのうち、決定木モデルは広く使用されている簡単な分類器であり、決定木がトレーニングデータによって構築され、未知のデータを効率的に分類することができる。決定木モデルは、可読性が高く、記述性を有し、人工的分析に役に立ち、且つ効率が高い。線形回帰モデルは、一次元線形回帰又は多次元線形回帰モデルでもよく、一次元線形回帰は、一つの主要影響要因が独立変数として従属変数の変化を解釈するものであるが、現実問題に対する研究において、従属変数の変化が往々にしていくつかの要因から影響を受け、この際に、独立変数として二つ又は二つ以上の影響要因を用いて従属変数の変化を解釈する必要があり、これが多次元回帰であり、多重回帰とも呼ばれる。複数の独立変数と従属変数との間が線形関係である際に行われる回帰分析は多次元回帰である。ロジスティック回帰モデルは、現在、業界で比較的汎用されている機械学習モデルであり、ある物事の可能性を推定するために用いられ、例えば、本実施例においては顧客の付保又は付保保険の種類の可能性を予測する。ニューラルネットワークモデルは、大量で簡単な処理ユニット（ニューロンという）が広く相互連接されて形成される複雑なネットワークシステムであり、人の脳機能における多数の基本的特徴を反映し、非常に複雑な非線形動力学習システムである。ニューラルネットワークは、大規模並列、分散ストレージ及び処理、自己組織、自己適応及び自己学習能力を有し、特に多くの要因と条件を同時に考慮する必要のある不精確でファジィな情報処理問題を処理することに適する。例えば、ニューラルネットワークモデルをトレーニングした後、トレーニングが成されたニューラルネットワークモデルを利用して顧客の付保の確率又は付保保険の種類の確率等を予測することができる。
【００１６】
ステップＳ２０：トレーニングされた多種のモデルを、予め確定された組み合わせルールに従って合成モデルに組み合わせ、且つ分析待ちの顧客情報を受信した後、当該分析待ちの顧客情報を前記合成モデルに入力して、分析結果を出力する。
【００１７】
予め設定された数の顧客情報サンプルに基づいてトレーニングされた多種の予め確定されたモデル、例えば、決定木モデル、線形回帰モデル、ロジスティック回帰モデル、ニューラルネットワークモデル等を、予め確定された組み合わせルールに従って合成モデルに組み合わせる。例えば、異なるモデルの特徴及び強みによって、且つ分析待ちの顧客情報の特徴と結び付け、異なるモデルに相応する重みを設置することができる。従属変数と目標変数との関係がただ簡単な線形関係である場合、合成モデルを組み合わせる際に、線形回帰モデルの重みを増やすことによって予測の速度及び効率を向上させることができ、従属変数が多くて複雑な分析を行う必要がある場合、合成モデルを組み合わせる際に、ニューラルネットワークモデルの重みを増やすことによって予測の正確さを向上させることができる。トレーニングされた多種のモデルを、予め確定された組み合わせルールに従って合成モデルに組み合わせた後、分析待ちの顧客情報を受信した後、当該分析待ちの顧客情報を前記合成モデルに入力して、多種のモデル、例えば決定木モデル、線形回帰モデル、ロジスティック回帰モデル、ニューラルネットワークモデル等の強み及び異なる判断視点を総合して当該分析待ちの顧客情報に対して分析・予測を行うことで、より正確な分析・予測結果を出力することができる。
【００１８】
本実施例は、予め設定された数の顧客情報サンプルによって多種の予め確定されたモデルをトレーニングし、且つトレーニングされた多種のモデルを合成モデルに組み合わせ、分析待ちの顧客情報を受信した後、組み合わせられた合成モデルで当該分析待ちの顧客情報を分析する。多種のモデルを組み合わせることによって得られる合成モデルで分析・予測を行うため、異なるモデルの特徴を結び付けることができ、単一モデルによる予測と比べて、予測結果の精度を効果的に向上させる。
【００１９】
更に、他の実施例において、前記予め確定されたモデルの数はＮであり、Ｎは２より大きい自然数であり、ｉ個目の予め確定されたモデルはＦｉと記され、ｉはＮ以下の正整数であり、前記トレーニングされた多種のモデルを、予め確定された組み合わせルールに従って組み合わせて得られる合成モデルは、
前記合成モデル＝（１／Ｎ）＊Ｆ１＋（１／Ｎ）＊Ｆ２＋……＋（１／Ｎ）＊ＦＮである。
【００２０】
本実施例において、トレーニングされた多種のモデルを組み合わせる際に、多種のモデルを平均して組み合わせることによって合成モデルを形成し、これにより、各モデルの影響をバランスよく考慮し、各モデルの予測結果を平衡させ、各モデルの予測結果の違いが大きくない場合に、最も合理的な予測結果を得ることができる。
【００２１】
更に、他の実施例において、前記予め確定されたモデルの数はＮであり、Ｎは２より大きい自然数であり、ｉ個目の予め確定されたモデルはＦｉと記され、ｉはＮ以下の正整数であり、前記トレーニングされた多種のモデルを、予め確定された組み合わせルールに従って組み合わせて得られる合成モデルは、
前記合成モデル＝ＰＯＷＥＲ（Ｆ１，１／Ｎ）＊ＰＯＷＥＲ（Ｆ２，１／Ｎ）＊……＊ＰＯＷＥＲ（ＦＮ，１／Ｎ）であり、ここで、ＰＯＷＥＲ（Ｆｉ，１／Ｎ）はＦｉモデルで分析された結果に対してｎ乗根を求めるものである。
【００２２】
本実施例において、トレーニングされた多種のモデルを組み合わせる際に、各モデルで分析された結果に対してｎ乗根を求めて組み合わせることによって合成モデルを形成する。各モデルの予測結果が組み合わせモデルによる最終的な予測結果に大きく影響するため、組み合わせモデルにおける各モデルの作用を強調して、組み合わせモデルにおける各モデルの分析・予測作用を最大限に発揮させることができ、様々な面での分析結果に基づいて組み合わせモデルによる最終的な予測結果を決定し、予測の精度を向上させる。
【００２３】
更に、他の実施例において、前記予め確定されたモデルの数はＮであり、Ｎは２より大きい自然数であり、ｉ個目の予め確定されたモデルはＦｉと記され、ｉはＮ以下の正整数であり、前記トレーニングされた多種のモデルを、予め確定された組み合わせルールに従って組み合わせて得られる合成モデルは、
前記合成モデル＝Ｎ／（１／Ｆ１＋１／Ｆ２＋……＋１／ＦＮ）である。
【００２４】
本実施例において、トレーニングされた多種のモデルを組み合わせる際に、前記合成モデル＝Ｎ／（１／Ｆ１＋１／Ｆ２＋……＋１／ＦＮ）、即ち、前記合成モデル＝ＮＦ１Ｆ２＊…ＦＮ／（Ｆ２Ｆ３＊…ＦＮ＋Ｆ１Ｆ３＊…ＦＮ＋……Ｆ１Ｆ２＊…Ｆ（Ｎ−１））であり、各モデルの予測結果の、組み合わせモデルによる最終的な予測結果に対する影響作用を考慮した上で、複数のモデルに対して異なる組み合わせを行った後の予測結果の、組み合わせモデルによる最終的な予測結果に対する影響を総合的に考慮することにより、最も合理的な予測結果を得て、予測の精度を更に向上させる。
【００２５】
更に、一つの具体的な実施形態において、ロジスティック回帰と、決定木と、ニューラルネットワークとの３種類のモデルを組み合わせることによって組み合わせモデルを形成し、且つ当該組み合わせモデルの、検証セットにおける予測精度の完成具合を分析することができる。ロジスティック回帰と、決定木と、ニューラルネットワークとの３種類のモデルの組み合わせに対し、組み合わせ１：均等加重平均法（例えば上述した実施例における前記合成モデル＝（１／Ｎ）＊Ｆ１＋（１／Ｎ）＊Ｆ２＋……＋（１／Ｎ）＊ＦＮである）、組み合わせ２：三つのモデルの確率加重平均法、組み合わせ３：加重幾何組み合わせ平均モデル、組み合わせ４：加重調和幾何平均組み合わせモデル（例えば上述した実施例における前記合成モデル＝ＰＯＷＥＲ（Ｆ１，１／Ｎ）＊ＰＯＷＥＲ（Ｆ２，１／Ｎ）＊……＊ＰＯＷＥＲ（ＦＮ，１／Ｎ）である）、組み合わせ５：予測誤差平方和逆数法、組み合わせ６：簡単加重平均方法という６種類の組み合わせ方法が提供されている。表１に示すように、ロジスティック回帰、組み合わせ１〜組み合わせ６のモデルによる検証セットにおける予測のリフト値が表１に記載されている。表１における深さ１〜９９はそれぞれ対応するロジスティック回帰、組み合わせ１〜組み合わせ６のモデルによる検証セットにおける予測結果の点数が１％〜９９％であるサンプルを表し、表１における実験データによると、深さが１である際に、組み合わせモデルの平均的な完成具合がロジスティック回帰より４．５％リフトし、深さが５である際に、組み合わせモデルの平均的な完成具合がロジスティック回帰より５．３％リフトし、深さが１０である際に、組み合わせモデルの平均的な完成具合がロジスティック回帰より１．９％リフトした。以上を纏めると、ロジスティック回帰と、決定木と、ニューラルネットワークとの三つのモデルを組み合わせることによって、そのモデルの予測効果が、単一ロジスティック回帰モデルの完成具合より優れている。即ち、組み合わせモデルは、単一モデル予測と比べて、予測結果の精度が効果的にアップする。
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【００２６】
更に、図２に示すように、上述したステップＳ１０は、以下のステップを含むことができる。
【００２７】
ステップＳ１０１：一種の予め確定されたモデルをトレーニングする過程において、毎回のトレーニング後、各顧客情報サンプルをそれぞれ現在トレーニングされているモデルに入力して、モデルによる分析が誤っている顧客情報サンプルを確定する。
【００２８】
ステップＳ１０２：モデルによる分析が誤っている顧客情報サンプル数の、全ての顧客情報サンプル数に占める割合が予め設定された閾値より小さいか否かを算出する。
【００２９】
ステップＳ１０３：モデルによる分析が誤っている顧客情報サンプル数の、全ての顧客情報サンプル数に占める割合が予め設定された閾値より小さいと、当該予め確定されたモデルのトレーニングを終了させる。
【００３０】
ステップＳ１０４：モデルによる分析が誤っている顧客情報サンプル数の、全ての顧客情報サンプル数に占める割合が予め設定された閾値以上であると、予め設定された割合増加幅に応じて顧客情報サンプル全体においてモデルによる分析が誤っている顧客情報サンプルと同一種類に属する顧客情報サンプルの割合を増やし、且つ予め設定された割合減少幅に応じて顧客情報サンプル全体においてモデルによる分析が正確である顧客情報サンプルの割合を減らし、且つ戻って上述したステップＳ１０１を実行する。
【００３１】
本実施例において、予め設定された数の顧客情報サンプルに基づいて多種の予め確定されたモデルをトレーニングする過程において、一種の予め確定されたモデルをトレーニングする際に、毎回のトレーニング後、現在当該モデルの正確率に対して分析判断を行い、例えば、各顧客情報サンプルをそれぞれ現在トレーニングされている当該モデルに入力して分析・予測を行うことができる。当該モデルによる分析が誤っている顧客情報サンプル数の、全ての顧客情報サンプル数に占める割合が予め設定された閾値（例えば、５％）より小さいと、現在当該モデルの正確率が高いと表し、トレーニングを終了させて、現在当該モデルをトレーニング済みのモデルとする。当該モデルによる分析が誤っている顧客情報サンプル数の、全ての顧客情報サンプル数に占める割合が予め設定された閾値（例えば、５％）以上であると、現在当該モデルの正確率が低いと表し、予め設定された割合増加幅（例えば、１％）に応じて顧客情報サンプル全体においてモデルによる分析が誤っている顧客情報サンプルと同一種類に属する顧客情報サンプルの割合を増やし、且つ予め設定された割合減少幅（例えば、１％）に応じて顧客情報サンプル全体においてモデルによる分析が正確である顧客情報サンプルの割合を減らし（例えば、顧客情報サンプル全体において、モデルによる分析が正確である顧客情報サンプルの占める割合が８０％であれば、減少後に、７９％になる）、且つ、当該モデルの正確率が要求に達するまで、調整後の顧客情報サンプルを基に引き続き当該モデルを学習してトレーニングする。
【００３２】
一種の予め確定されたモデルをトレーニングする過程において、毎回のトレーニング後、現在当該モデルの正確率に対して分析判断を行うことができ、当該モデルの正確率が要求に達してはじめてトレーニングを終了させるため、組み合わせ用の各種の予め確定されたモデルの高正確率が保証される。しかも、現在当該モデルの正確率が要求に達していないと判断した際に、顧客情報サンプル全体において当該モデルによる分析が誤っている顧客情報サンプルと同一種類に属する顧客情報サンプルの割合を増やし、これにより、当該モデルによる分析が誤りやすい顧客情報サンプルの種類について、当該モデルを重点的に学習してトレーニングし、指向性が更に強くなり、モデルのトレーニング効率及び速度がアップする。
【００３３】
例えば、一つの実施形態において、顧客より賠償請求されるか否かを例にして、以下のように具体的に説明する。一般的な予測モデルは以下の通りであり、つまり、例えば、来る６ヶ月内に顧客より賠償請求されるか否か、そして賠償請求の確率がどれぐらいかを予測するというような業務目的がある。Ｙ即ち顧客より賠償請求されるか否かを目標変数と定義し、Ｙは二値変数であり、Ｙ＝１が賠償請求されることを表し、Ｙ＝０が賠償請求が発生することを表す。予測変数は、ターゲット・スカラのデータ指標の選択に影響するものであり、性別、年齢情報、保有している保険商品の情報（例えば、保障型保険商品、収益型保険商品、短期型保険商品、終身型保険商品等）、付保習慣（例えば、一人の顧客が保有している保険商品のうち予め設定された割合を超えた商品が保障型商品であれば、当該顧客の付保習慣が保障型保険商品を好むことであることを意味する）、賠償請求履歴情報等を含む。顧客の予測変数と目標変数に基づき決定木モデルを構築することができ、一旦決定木モデルが構築されると、ある顧客情報を仮定する場合、当該決定木モデルは、顧客による賠償請求の各確率を提供する。もし閾値を０．５とすれば、当該決定木モデルにより顧客による賠償請求の確率が０．５より大きいと予測される際に、顧客がこれからの６ヶ月内に賠償を請求すると思われ、当該決定木モデルにより顧客による賠償請求の確率が０．５より小さいと予測される際に、顧客がこれからの６ヶ月内に賠償を請求しないと思われる。当該決定木モデルにより予測された顧客より賠償請求されるか否かの変数をｈａｔ（Ｙ）とし、且つｈａｔ（Ｙ）を顧客の実際の賠償請求状況Ｙと対比する。もしｈａｔ（Ｙ）＝Ｙであれば、このサンプルが正確に学習されたと思われ、もしｈａｔ（Ｙ）がＹに等しくなければ、このサンプルが誤って学習されたと思われ、こうすると、全ての誤って学習された顧客情報サンプル、即ち、当該決定木モデルによる分析が誤っている顧客情報サンプルを確定することができる。
【００３４】
本発明は、モデル分析装置を更に提供する。
【００３５】
図３を参照すると、図３は、本発明のモデル分析装置の一実施例の模式図である。
【００３６】
一実施例において、当該モデル分析装置２として、ＰＣでもよく（Ｐｅｒｓｏｎａｌ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ、パーソナルコンピュータ）、スマートフォン、タブレットコンピュータ、電子書籍リーダー、ポータブルコンピュータ等の端末機器でもよい。
【００３７】
当該モデル分析装置２は、記憶手段１１、処理手段１２、通信バス１３、及びネットワークインタフェース１４を含む。
【００３８】
そのうち、記憶手段１１は、少なくとも一種の読み取り可能な記憶媒体を含み、前記読み取り可能な記憶媒体は、フラッシュメモリ、ハードディスク、マルチメディアカード、カードタイプメモリ（例えば、ＳＤ又はＤＸメモリ等）、磁気メモリ、ディスク、光ディスク等を含む。記憶手段１１は、いくつかの実施例において、ソーシャルネットワークに基づくユーザーキーワード抽出装置の内部記憶ユニットでもよく、例えば当該モデル分析装置のハードディスクでもよい。記憶手段１１は、他のいくつかの実施例において、モデル分析装置の外部記憶手段でもよく、例えば、モデル分析装置に搭載された挿接式ハードディスク、スマートメモリーカード（Ｓｍａｒｔ  Ｍｅｄｉａ（登録商標）  Ｃａｒｄ、ＳＭＣ）、セキュアデジタル（Ｓｅｃｕｒｅ  Ｄｉｇｉｔａｌ、ＳＤ）カード、フラッシュカード（Ｆｌａｓｈ  Ｃａｒｄ）等でもよい。更に、記憶手段１１は、モデル分析装置の内部記憶ユニットと外部記憶手段との両方を含んでもよい。記憶手段１１は、モデル分析装置にインストールされたアプリケーションソフトウェア及び各種のデータ、例えばモデル分析コード等を記憶するために用いられることができるだけでなく、既に出力された又は出力されるデータを一時的に記憶するために用いられることもできる。
【００３９】
処理手段１２はいくつかの実施例において、中央処理装置（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ、ＣＰＵ）、コントローラ、マイクロコントローラ、マイクロプロセサ又は他のデータ処理チップでもよく、メモリ１１に記憶されたプログラムコード又は処理データ、例えばモデル分析プログラム等を実行するために用いられる。
【００４０】
ネットワークインタフェース１３は、標準的な有線インタフェースや無線インタフェース（例えば、ＷＩ−ＦＩインタフェース）をオプション的に含むことができ、通常、当該装置とほかの電子機器との間で通信接続を確立するために用いられる。
【００４１】
通信バス１４は、これらのアセンブリの間の接続通信を実現させるために用いられる。
【００４２】
図３は、アセンブリ１１〜１４を有するモデル分析装置のみを示したが、全ての示されたアセンブルを実施することが要求されず、その代わりにより多い又はより少ないアセンブリを実施することができることが理解されるべきである。
【００４３】
オプション的には、当該装置は、ユーザーインタフェースを更に含むことができ、ユーザーインタフェースは、表示手段（Ｄｉｓｐｌａｙ）、例えばキーボード（Ｋｅｙｂｏａｒｄ）のような入力ユニットを含むことができ、オプション的なユーザーインタフェースは、標準的な有線インタフェース、無線インタフェースを更に含むことができる。オプション的には、いくつかの実施例において、表示手段はＬＥＤディスプレイ、液晶ディスプレイ、タッチ制御式液晶ディスプレイ及びＯＬＥＤ（Ｏｒｇａｎｉｃ  Ｌｉｇｈｔ−Ｅｍｉｔｔｉｎｇ  Ｄｉｏｄｅ、有機発光ダイオード）タッチ機等でもよい。ここで、表示手段は、適宜表示パネル又は表示ユニットと呼ばれてもよく、モデル分析装置において処理される情報を表示したりビジュアルユーザーインタフェースを表示したりするために用いられる。
【００４４】
図３に示すような装置の実施例において、記憶手段１１にモデル分析プログラムが記憶されており、処理手段１２は記憶手段１１に記憶されたモデル分析プログラムを実行する際に以下のステップを実現させる。
【００４５】
Ａ、予め設定された数の顧客情報サンプルに基づき、多種の予め確定されたモデルをトレーニングする。
【００４６】
本実施例において、予め設定された数（例えば、１０万）の顧客情報サンプルに基づき、多種の予め確定されたモデルをトレーニングする。例えば、前記顧客情報サンプルにおける顧客情報は、性別、年齢、連絡先、住所、就職先、クレジット記録、保有している保険商品の情報、付保習慣、賠償請求履歴情報等を含むが、これらに限らない。保有している保険商品の情報は、保障型保険商品、収益型保険商品、短期型保険商品、終身型保険商品等を含むが、これらに限らない。付保習慣については、一人の顧客がある期間（例えば、ここ１年間又は３年間）内に保有している保険商品のうち保有期間が最も長い商品、又は保有している商品に占める割合が最も大きい商品が、当該顧客の付保習慣を表す。例えば、一人の顧客が保有している保険商品のうち、予め設定された割合（例えば、６０％）を超えた商品が保障型商品であると、当該顧客の付保習慣が保障型保険商品を好むことであることを意味する。
【００４７】
予め確定された、トレーニングする必要のあるモデルは、決定木（Ｄｅｃｉｓｉｏｎ  Ｔｒｅｅ）モデル、線形回帰モデル、ロジスティック回帰（Ｌｏｇｉｓｔｉｃ  ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ）モデル、ニューラルネットワーク（Ｎｅｕｒａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋｓ、ＮＮ）モデル等を含むが、これらに限らない。そのうち、決定木モデルは広く使用されている簡単な分類器であり、決定木がトレーニングデータによって構築され、未知のデータを効率的に分類することができる。決定木モデルは、可読性が高く、記述性を有し、人工的分析に役に立ち、且つ効率が高い。線形回帰モデルは、一次元線形回帰又は多次元線形回帰モデルでもよく、一次元線形回帰は、一つの主要影響要因が独立変数として従属変数の変化を解釈するものであるが、現実問題に対する研究において、従属変数の変化が往々にしていくつかの要因から影響を受け、この際に、独立変数として二つ又は二つ以上の影響要因を用いて従属変数の変化を解釈する必要があり、これが多次元回帰であり、多重回帰とも呼ばれる。複数の独立変数と従属変数との間が線形関係である際に行われる回帰分析は多次元回帰である。ロジスティック回帰モデルは、現在、業界で比較的汎用されている機械学習モデルであり、ある物事の可能性を推定するために用いられ、例えば、本実施例においては顧客の付保又は付保保険の種類の可能性を予測する。ニューラルネットワークモデルは、大量で簡単な処理ユニット（ニューロンという）が広く相互連接されて形成される複雑なネットワークシステムであり、人の脳機能における多数の基本的特徴を反映し、非常に複雑な非線形動力学習システムである。ニューラルネットワークは、大規模並列、分散ストレージ及び処理、自己組織、自己適応及び自己学習能力を有し、特に多くの要因と条件を同時に考慮する必要のある不精確でファジィな情報処理問題を処理することに適する。例えば、ニューラルネットワークモデルをトレーニングした後、トレーニングが成されたニューラルネットワークモデルを利用して顧客の付保の確率又は付保保険の種類の確率等を予測することができる。
【００４８】
Ｂ、トレーニングされた多種のモデルを、予め確定された組み合わせルールに従って合成モデルに組み合わせ、且つ分析待ちの顧客情報を受信した後、当該分析待ちの顧客情報を前記合成モデルに入力して、分析結果を出力する。
【００４９】
予め設定された数の顧客情報サンプルに基づいてトレーニングされた多種の予め確定されたモデル、例えば、決定木モデル、線形回帰モデル、ロジスティック回帰モデル、ニューラルネットワークモデル等を、予め確定された組み合わせルールに従って合成モデルに組み合わせる。例えば、異なるモデルの特徴及び強みによって、且つ分析待ちの顧客情報の特徴と結び付け、異なるモデルに相応する重みを設置することができる。従属変数と目標変数との関係がただ簡単な線形関係である場合、合成モデルを組み合わせる際に、線形回帰モデルの重みを増やすことによって予測の速度及び効率を向上させることができ、従属変数が多くて複雑な分析を行う必要がある場合、合成モデルを組み合わせる際に、ニューラルネットワークモデルの重みを増やすことによって予測の正確度を向上させることができる。トレーニングされた多種のモデルを、予め確定された組み合わせルールに従って合成モデルに組み合わせた後、分析待ちの顧客情報を受信した後、当該分析待ちの顧客情報を前記合成モデルに入力して、多種のモデル、例えば決定木モデル、線形回帰モデル、ロジスティック回帰モデル、ニューラルネットワークモデル等の強み及び異なる判断角度を総合して当該分析待ちの顧客情報に対して分析・予測を行うことで、より正確な分析・予測結果を出力することができる。
【００５０】
本実施例は、予め設定された数の顧客情報サンプルによって多種の予め確定されたモデルをトレーニングし、且つトレーニングされた多種のモデルを合成モデルに組み合わせ、分析待ちの顧客情報を受信した後、組み合わせられた合成モデルで当該分析待ちの顧客情報を分析する。多種のモデルを組み合わせることによって得られる合成モデルで分析・予測を行うため、異なるモデルの特徴を結び付けることができ、単一モデルによる予測と比べて、予測結果の精度を効果的に向上させる。
【００５１】
更に、他の実施例において、前記予め確定されたモデルの数はＮであり、Ｎは２より大きい自然数であり、ｉ個目の予め確定されたモデルはＦｉと記され、ｉはＮ以下の正整数であり、前記トレーニングされた多種のモデルを、予め確定された組み合わせルールに従って組み合わせて得られる合成モデルは、
前記合成モデル＝（１／Ｎ）＊Ｆ１＋（１／Ｎ）＊Ｆ２＋……＋（１／Ｎ）＊ＦＮである。
【００５２】
本実施例において、トレーニングされた多種のモデルを組み合わせる際に、多種のモデルを平均して組み合わせることによって合成モデルを形成し、これにより、各モデルの影響をバランスよく考慮し、各モデルの予測結果を平衡させ、各モデルの予測結果の違いが大きくない場合に、最も合理的な予測結果を得ることができる。
【００５３】
更に、他の実施例において、前記予め確定されたモデルの数はＮであり、Ｎは２より大きい自然数であり、ｉ個目の予め確定されたモデルはＦｉと記され、ｉはＮ以下の正整数であり、前記トレーニングされた多種のモデルを、予め確定された組み合わせルールに従って組み合わせて得られる合成モデルは、
前記合成モデル＝ＰＯＷＥＲ（Ｆ１，１／Ｎ）＊ＰＯＷＥＲ（Ｆ２，１／Ｎ）＊……＊ＰＯＷＥＲ（ＦＮ，１／Ｎ）であり、ここで、ＰＯＷＥＲ（Ｆｉ，１／Ｎ）はＦｉモデルで分析された結果に対してｎ乗根を求めるものである。
【００５４】
本実施例において、トレーニングされた多種のモデルを組み合わせる際に、各モデルで分析された結果に対してｎ乗根を求めて組み合わせることによって合成モデルを形成する。各モデルの予測結果が組み合わせモデルによる最終的な予測結果に大きく影響するため、組み合わせモデルにおける各モデルの作用を強調して、組み合わせモデルにおける各モデルの分析・予測作用を最大限に発揮させることができ、各面の分析結果に基づいて組み合わせモデルによる最終的な予測結果を決定し、予測の精度を向上させる。
【００５５】
更に、他の実施例において、前記予め確定されたモデルの数はＮであり、Ｎは２より大きい自然数であり、ｉ個目の予め確定されたモデルはＦｉと記され、ｉはＮ以下の正整数であり、前記トレーニングされた多種のモデルを、予め確定された組み合わせルールに従って組み合わせて得られる合成モデルは、
前記合成モデル＝Ｎ／（１／Ｆ１＋１／Ｆ２＋……＋１／ＦＮ）である。
【００５６】
本実施例において、トレーニングされた多種のモデルを組み合わせる際に、前記合成モデル＝Ｎ／（１／Ｆ１＋１／Ｆ２＋……＋１／ＦＮ）、即ち、前記合成モデル＝ＮＦ１Ｆ２＊…ＦＮ／（Ｆ２Ｆ３＊…ＦＮ＋Ｆ１Ｆ３＊…ＦＮ＋……Ｆ１Ｆ２＊…Ｆ（Ｎ−１））であり、各モデルの予測結果の、組み合わせモデルによる最終的な予測結果に対する影響作用を考慮した上で、複数のモデルに対して異なる組み合わせを行った後の予測結果の、組み合わせモデルによる最終的な予測結果に対する影響を総合的に考慮することにより、最も合理的な予測結果を得て、予測の精度を更に向上させる。
【００５７】
更に、一つの具体的な実施形態において、ロジスティック回帰と、決定木と、ニューラルネットワークとの３種類のモデルを組み合わせることによって組み合わせモデルを形成し、且つ当該組み合わせモデルの、検証セットにおける予測精度の完成具合を分析することができる。ロジスティック回帰と、決定木と、ニューラルネットワークとの３種類のモデルの組み合わせに対し、組み合わせ１：均等加重平均法（例えば上述した実施例における前記合成モデル＝（１／Ｎ）＊Ｆ１＋（１／Ｎ）＊Ｆ２＋……＋（１／Ｎ）＊ＦＮである）、組み合わせ２：三つのモデルの確率加重平均法、組み合わせ３：加重幾何組み合わせ平均モデル、組み合わせ４：加重調和幾何平均組み合わせモデル（例えば上述した実施例における前記合成モデル＝ＰＯＷＥＲ（Ｆ１，１／Ｎ）＊ＰＯＷＥＲ（Ｆ２，１／Ｎ）＊……＊ＰＯＷＥＲ（ＦＮ，１／Ｎ）である）、組み合わせ５：予測誤差平方和逆数法、組み合わせ６：簡単加重平均方法という６種類の組み合わせ方法が提供されている。表２に示すように、ロジスティック回帰、組み合わせ１〜組み合わせ６のモデルによる検証セットにおける予測のリフト値が表２に記載されている。表２における深さ１〜９９はそれぞれ対応するロジスティック回帰、組み合わせ１〜組み合わせ６のモデルによる検証セットにおける予測結果の点数が１％〜９９％であるサンプルを表し、表２における実験データによると、深さが１である際に、組み合わせモデルの平均的な完成具合がロジスティック回帰より４．５％リフトし、深さが５である際に、組み合わせモデルの平均的な完成具合がロジスティック回帰より５．３％リフトし、深さが１０である際に、組み合わせモデルの平均的な完成具合がロジスティック回帰より１．９％リフトした。以上を纏めると、ロジスティック回帰と、決定木と、ニューラルネットワークとの三つのモデルを組み合わせることによって、そのモデルの予測効果が、単一ロジスティック回帰モデルの完成具合より優れている。即ち、組み合わせモデルは、単一モデル予測と比べて、予測結果の精度が効果的にアップする。
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【００５８】
更に、一実施例において、上述したステップＡは、以下のステップを更に含むことができる。
Ｃ、一種の予め確定されたモデルをトレーニングする過程において、毎回のトレーニング後、各顧客情報サンプルをそれぞれ現在トレーニングされているモデルに入力して、モデルによる分析が誤っている顧客情報サンプルを確定する。
【００５９】
Ｄ、モデルによる分析が誤っている顧客情報サンプル数の、全ての顧客情報サンプル数に占める割合が予め設定された閾値より小さいか否かを算出する。
【００６０】
Ｅ、モデルによる分析が誤っている顧客情報サンプル数の、全ての顧客情報サンプル数に占める割合が予め設定された閾値より小さいと、当該予め確定されたモデルのトレーニングを終了させる。
【００６１】
Ｆ、モデルによる分析が誤っている顧客情報サンプル数の、全ての顧客情報サンプル数に占める割合が予め設定された閾値以上であると、予め設定された割合増加幅に応じて顧客情報サンプル全体においてモデルによる分析が誤っている顧客情報サンプルと同一種類に属する顧客情報サンプルの割合を増やし、且つ予め設定された割合減少幅に応じて顧客情報サンプル全体においてモデルによる分析が正確である顧客情報サンプルの割合を減らし、且つ上述したステップＣ、Ｄ、Ｅ、Ｆを改めて実行する。
【００６２】
本実施例において、予め設定された数の顧客情報サンプルに基づいて多種の予め確定されたモデルをトレーニングする過程において、一種の予め確定されたモデルをトレーニングする際に、毎回のトレーニング後、現在当該モデルの正確率に対して分析判断を行い、例えば、各顧客情報サンプルをそれぞれ現在トレーニングされている当該モデルに入力して分析・予測を行うことができる。当該モデルによる分析が誤っている顧客情報サンプル数の、全ての顧客情報サンプル数に占める割合が予め設定された閾値（例えば、５％）より小さいと、現在当該モデルの正確率が高いと表し、トレーニングを終了させて、現在当該モデルをトレーニング済みのモデルとする。当該モデルによる分析が誤っている顧客情報サンプル数の、全ての顧客情報サンプル数に占める割合が予め設定された閾値（例えば、５％）以上であると、現在当該モデルの正確率が低いと表し、予め設定された割合増加幅（例えば、１％）に応じて顧客情報サンプル全体においてモデルによる分析が誤っている顧客情報サンプルと同一種類に属する顧客情報サンプルの割合を増やし、且つ予め設定された割合減少幅（例えば、１％）に応じて顧客情報サンプル全体においてモデルによる分析が正確である顧客情報サンプルの割合を減らし（例えば、顧客情報サンプル全体において、モデルによる分析が正確である顧客情報サンプルの占める割合が８０％であれば、減少後に、７９％になる）、且つ、当該モデルの正確率が要求に達するまで、調整後の顧客情報サンプルを基に引き続き当該モデルを学習してトレーニングする。
【００６３】
一種の予め確定されたモデルをトレーニングする過程において、毎回のトレーニング後、現在当該モデルの正確率に対して分析判断を行うことができ、当該モデルの正確率が要求に達してはじめてトレーニングを終了させるため、組み合わせ用の各種の予め確定されたモデルの高正確率が保証される。しかも、現在当該モデルの正確率が要求に達していないと判断した際に、顧客情報サンプル全体において当該モデルによる分析が誤っている顧客情報サンプルと同一種類に属する顧客情報サンプルの割合を増やし、これにより、当該モデルによる分析が誤りやすい顧客情報サンプルの種類について、当該モデルを重点的に学習してトレーニングし、指向性が更に強くなり、モデルのトレーニング効率及び速度がアップする。
【００６４】
例えば、一つの実施形態において、顧客より賠償請求されるか否かを例にして、以下のように具体的に説明する。一般的な予測モデルは以下の通りであり、つまり、例えば、来る６ヶ月内に顧客より賠償請求されるか否か、そして賠償請求の確率がどれぐらいかを予測するというような業務目的がある。Ｙ即ち顧客より賠償請求されるか否かを目標変数と定義し、Ｙは二値変数であり、Ｙ＝１が賠償請求されることを表し、Ｙ＝０が賠償請求が発生することを表す。予測変数は、ターゲット・スカラのデータ指標の選択に影響するものであり、性別、年齢情報、保有している保険商品の情報（例えば、保障型保険商品、収益型保険商品、短期型保険商品、終身型保険商品等）、付保習慣（例えば、一人の顧客が保有している保険商品のうち予め設定された割合を超えた商品が保障型商品であれば、当該顧客の付保習慣が保障型保険商品を好むことであることを意味する）、賠償請求履歴情報等を含む。顧客の予測変数と目標変数に基づき決定木モデルを構築することができ、一旦決定木モデルが構築されると、ある顧客情報を仮定する場合、当該決定木モデルは、顧客による賠償請求の各確率を提供する。もし閾値を０．５とすれば、当該決定木モデルにより顧客による賠償請求の確率が０．５より大きいと予測される際に、顧客がこれからの６ヶ月内に賠償を請求すると思われ、当該決定木モデルにより顧客による賠償請求の確率が０．５より小さいと予測される際に、顧客がこれからの６ヶ月内に賠償を請求しないと思われる。当該決定木モデルにより予測された顧客より賠償請求されるか否かの変数をｈａｔ（Ｙ）とし、且つｈａｔ（Ｙ）を顧客の実際の賠償請求状況Ｙと対比する。もしｈａｔ（Ｙ）＝Ｙであれば、このサンプルが正確に学習されたと思われ、もしｈａｔ（Ｙ）がＹに等しくなければ、このサンプルが誤って学習されたと思われ、こうすると、全ての誤って学習された顧客情報サンプル、即ち、当該決定木モデルによる分析が誤っている顧客情報サンプルを確定することができる。
【００６５】
オプション的には、他の実施例において、モデル分析プログラムは、一つ又は複数のモジュールに分割されてもよく、一つ又は複数のモジュールは、メモリ１１に記憶され、且つ一つ又は複数のプロセッサ（この実施例におけるプロセッサ１２）によって実行されることで本発明を完成し、本発明で言うモジュールとは、特定機能を果たせる一連のコンピュータプログラム命令セグメントを指す。例えば、図４を参照すると、図４は本発明モデル分析装置の一実施例におけるモデル分析プログラムの機能モジュール模式図であり、当該実施例において、モデル分析プログラムは、トレーニングモジュール１０、及び分析モジュール２０に分割されてもよく、そのうち、分析モジュール１０と分析モジュール２０によって実現される機能又は操作ステップは、何れも上述した内容と類似し、ここで詳しく述べず、例示的には、例えば、
トレーニングモジュール１０は、予め設定された数の顧客情報サンプルに基づいて多種の予め確定されたモジュールをトレーニングするために用いられる。
【００６６】
分析モジュール２０は、トレーニングされた多種のモデルを、予め確定された組み合わせルールに従って合成モデルに組み合わせ、且つ分析待ちの顧客情報を受信した後、当該分析待ちの顧客情報を前記合成モデルに入力して、分析結果を出力するために用いられる。
【００６７】
また、本発明の実施例においては、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体がさらに開示され、当該記憶媒体に処理手段により実行されて以下の操作が実現できるコンピュータ読み取り可能な記憶命令が少なくとも一つ記憶されている。前記操作は、
【００６８】
Ａ、予め設定された数の顧客情報サンプルに基づき、多種の予め確定されたモデルをトレーニングすることと、
【００６９】
Ｂ、トレーニングされた多種のモデルを、予め確定された組み合わせルールに従って合成モデルに組み合わせ、且つ分析待ちの顧客情報を受信した後、当該分析待ちの顧客情報を前記合成モデルに入力して、分析結果を出力することと、を含む。
【００７０】
尚、本発明のコンピュータ読み取り可能な記憶媒体の具体的な実施形態は、上述したモデル分析装置とモデル分析方法の各実施例とほぼ同じであり、ここで贅言しない。
【００７１】
尚、本明細書において、用語「含む」、「包含」又はこれらの何れの変形は、非排他的な「包含」をカバーすることを意図し、これによって一連の要素を含む過程、方法、物品又は装置はこれらの要素を含むだけでなく、明確に記載されていない他の要素も含み、又はこのような過程、方法、物品又は装置が固有する要素も含むようになる。さらに多く制限されていない場合に、「一つの…を含む」という文章によって限定される要素について、当該要素を含む過程、方法、物品又は装置に他の同じ要素が存在することを排除しない。
【００７２】
以上の実施形態の説明により、本発明の当業者は、上述した実施例における方法がソフトウェアを必要な汎用ハードウェアプラットフォームと結び付けることによって実現でき、当然、ハードウェアによっても実現できるが、多くの場合に、前者がより好適な実施形態であることがはっきりと分かることができる。このような理解に基づき、本発明の技術的解決手段は、その本質或いは従来技術に貢献した部分がソフトウェア製品の形で表されることができ、当該コンピュータソフトウェア製品は一つの記憶媒体（例えば、ＲＯＭ／ＲＡＭ、磁気ディスク、光ディスク）に記憶され、一台の端末機器（携帯電話、コンピュータ、サーバー、エアコン、又はネットワーク機器等でもよい）に本発明の各実施例に記載された方法を実行させるためのいくつかの命令を含む。
【００７３】
以上では、図面を参照して本発明の好適な実施例を説明したが、これにより本発明の特許請求の範囲を限定することを意図していない。上述した本発明の実施例の番号は、説明上の利便性のためのものに過ぎず、実施例の優劣を意味しない。尚、フローチャートにロジスティック順番が示されたが、場合によって、これと異なる順番で示された又は説明されたステップを実行することができる。
【００７４】
当業者は、本発明の範囲と本質を逸脱することなく、様々な変形案によって本発明を実現させることができ、例えば、一つの実施例における特徴を他の実施例に適用して更にもう一つの実施例を得ることができる。本発明の技術的思想を適用して行われる変更、均等な置き換え及び改良は、何れも本発明の特許請求の範囲に含まれるべきである。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
2019519821.tif 000008
【手続補正書】
【提出日】平成30年9月19日(2018.9.19)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
Ａ、予め設定された数の顧客情報サンプルに基づき、多種の予め確定されたモデルをトレーニングするステップと、
Ｂ、トレーニングされた多種のモデルを、予め確定された組み合わせルールに従って合成モデルに組み合わせ、且つ分析待ちの顧客情報を受信した後、当該分析待ちの顧客情報を前記合成モデルに入力して、分析結果を出力するステップと、
を含むことを特徴とするモデル分析方法。
【請求項２】
前記予め確定されたモデルの数はＮであり、Ｎは２より大きい自然数であり、ｉ個目の予め確定されたモデルはＦｉと記され、ｉはＮ以下の正整数であり、前記トレーニングされた多種のモデルを、予め確定された組み合わせルールに従って組み合わせて得られる合成モデルは、
前記合成モデル＝（１／Ｎ）＊Ｆ１＋（１／Ｎ）＊Ｆ２＋……＋（１／Ｎ）＊ＦＮである、
ことを特徴とする請求項１に記載のモデル分析方法。
【請求項３】
前記予め確定されたモデルの数はＮであり、Ｎは２より大きい自然数であり、ｉ個目の予め確定されたモデルはＦｉと記され、ｉはＮ以下の正整数であり、前記トレーニングされた多種のモデルを予め確定された組み合わせルールに従って組み合わせて得られる合成モデルは、
前記合成モデル＝ＰＯＷＥＲ（Ｆ１，１／Ｎ）＊ＰＯＷＥＲ（Ｆ２，１／Ｎ）＊……＊ＰＯＷＥＲ（ＦＮ，１／Ｎ）であり、ここで、ＰＯＷＥＲ（Ｆｉ，１／Ｎ）はＦｉモデルで分析された結果に対してｎ乗根を求めるものである、
ことを特徴とする請求項１に記載のモデル分析方法。
【請求項４】
前記予め確定されたモデルの数はＮであり、Ｎは２より大きい自然数であり、ｉ個目の予め確定されたモデルはＦｉと記され、ｉはＮ以下の正整数であり、前記トレーニングされた多種のモデルを予め確定された組み合わせルールに従って組み合わせて得られる合成モデルは、
前記合成モデル＝Ｎ／（１／Ｆ１＋１／Ｆ２＋……＋１／ＦＮ）である、
ことを特徴とする請求項１に記載のモデル分析方法。
【請求項５】
前記予め設定された数の顧客情報サンプルに基づき、多種の予め確定されたモデルをトレーニングするステップは、
Ｃ、一種の予め確定されたモデルをトレーニングする過程において、毎回のトレーニング後、各顧客情報サンプルをそれぞれ現在トレーニングされているモデルに入力して、モデルによる分析が誤っている顧客情報サンプルを確定し、
Ｄ、モデルによる分析が誤っている顧客情報サンプル数の、全ての顧客情報サンプル数に占める割合が予め設定された閾値より小さいか否かを算出し、
Ｅ、モデルによる分析が誤っている顧客情報サンプル数の、全ての顧客情報サンプル数に占める割合が予め設定された閾値より小さいと、当該予め確定されたモデルのトレーニングを終了させ、
Ｆ、モデルによる分析が誤っている顧客情報サンプル数の、全ての顧客情報サンプル数に占める割合が予め設定された閾値以上であると、予め設定された割合増加幅に応じて、顧客情報サンプル全体においてモデルによる分析が誤っている顧客情報サンプルと同一種類に属する顧客情報サンプルの割合を増やし、且つ予め設定された割合減少幅に応じて、顧客情報サンプル全体においてモデルによる分析が正確である顧客情報サンプルの割合を減らし、且つ上述したステップＣ、Ｄ、Ｅ、Ｆを改めて実行する、
ことを含むことを特徴とする請求項１乃至請求項４のいずれか一項に記載のモデル分析方法。
【請求項６】
処理手段及び記憶手段を含むモデル分析装置であって、当該記憶手段にモデル分析プログラムが記憶されており、当該モデル記憶プログラムは、前記処理手段により実行される際に、
Ａ、予め設定された数の顧客情報サンプルに基づき、多種の予め確定されたモデルをトレーニングするステップと、
Ｂ、トレーニングされた多種のモデルを、予め確定された組み合わせルールによって合成モデルに組み合わせ、且つ分析される顧客情報を受けた後、当該分析される顧客情報を前記合成モデルに入力することによって分析結果を出力するステップと、を実現する、
モデル分析装置。
【請求項７】
前記予め確定されたモデルの数はＮであり、Ｎは２より大きい自然数であり、ｉ個目の予め確定されたモデルはＦｉと記され、ｉはＮ以下の正整数であり、前記トレーニングされた多種のモデルを、予め確定された組み合わせルールに従って組み合わせて得られる合成モデルは、
前記合成モデル＝（１／Ｎ）＊Ｆ１＋（１／Ｎ）＊Ｆ２＋……＋（１／Ｎ）＊ＦＮである、
ことを特徴とする請求項６に記載のモデル分析装置。
【請求項８】
前記予め確定されたモデルの数はＮであり、Ｎは２より大きい自然数であり、ｉ個目の予め確定されたモデルはＦｉと記され、ｉはＮ以下の正整数であり、前記トレーニングされた多種のモデルを、予め確定された組み合わせルールに従って組み合わせて得られる合成モデルは、
前記合成モデル＝ＰＯＷＥＲ（Ｆ１，１／Ｎ）＊ＰＯＷＥＲ（Ｆ２，１／Ｎ）＊……＊ＰＯＷＥＲ（ＦＮ，１／Ｎ）であり、ここで、ＰＯＷＥＲ（Ｆｉ，１／Ｎ）はＦｉモデルで分析された結果に対してｎ乗根を求めるものである、
ことを特徴とする請求項６に記載のモデル分析装置。
【請求項９】
前記予め確定されたモデルの数はＮであり、Ｎは２より大きい自然数であり、ｉ個目の予め確定されたモデルはＦｉと記され、ｉはＮ以下の正整数であり、前記トレーニングされた多種のモデルを、予め確定された組み合わせルールに従って組み合わせて得られる合成モデルは、
前記合成モデル＝Ｎ／（１／Ｆ１＋１／Ｆ２＋……＋１／ＦＮ）である、
ことを特徴とする請求項６に記載のモデル分析装置。
【請求項１０】
前記予め設定された数の顧客情報サンプルに基づき、多種の予め確定されたモデルをトレーニングするステップは、
Ｃ、一種の予め確定されたモデルをトレーニングする過程において、毎回のトレーニング後、各顧客情報サンプルをそれぞれ現在トレーニングされているモデルに入力して、モデルによる分析が誤っている顧客情報サンプルを確定し、
Ｄ、モデルによる分析が誤っている顧客情報サンプル数の、全ての顧客情報サンプル数に占める割合が予め設定された閾値より小さいか否かを算出し、
Ｅ、モデルによる分析が誤っている顧客情報サンプル数の、全ての顧客情報サンプル数に占める割合が予め設定された閾値より小さいと、当該予め確定されたモデルのトレーニングを終了させ、
Ｆ、モデルによる分析が誤っている顧客情報サンプル数の、全ての顧客情報サンプル数に占める割合が予め設定された閾値以上であると、予め設定された割合増加幅に応じて、顧客情報サンプル全体においてモデルによる分析が誤っている顧客情報サンプルと同一種類に属する顧客情報サンプルの割合を増やし、且つ予め設定された割合減少幅に応じて、顧客情報サンプル全体においてモデルによる分析が正確である顧客情報サンプルの割合を減らし、且つ上述したステップＣ、Ｄ、Ｅ、Ｆを改めて実行する、
ことを含むことを特徴とする請求項６乃至９のいずれか一項に記載のモデル分析装置。
【請求項１１】
処理手段により実行されて以下の操作が実現できるコンピュータ読み取り可能な命令が少なくとも一つ記憶されているコンピュータ読み取り可能な記憶媒体であって、前記操作は、
Ａ、予め設定された数の顧客情報サンプルに基づき、多種の予め確定されたモデルをトレーニングすることと、
Ｂ、トレーニングされた多種のモデルを、予め確定された組み合わせルールに従って合成モデルに組み合わせ、且つ分析待ちの顧客情報を受信した後、当該分析待ちの顧客情報を前記合成モデルに入力して、分析結果を出力することと、
を含むコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
【請求項１２】
前記予め確定されたモデルの数はＮであり、Ｎは２より大きい自然数であり、ｉ個目の予め確定されたモデルはＦｉと記され、ｉはＮ以下の正整数であり、前記トレーニングされた多種のモデルを、予め確定された組み合わせルールに従って組み合わせて得られる合成モデルは、
前記合成モデル＝（１／Ｎ）＊Ｆ１＋（１／Ｎ）＊Ｆ２＋……＋（１／Ｎ）＊ＦＮであり、または
前記合成モデル＝ＰＯＷＥＲ（Ｆ１，１／Ｎ）＊ＰＯＷＥＲ（Ｆ２，１／Ｎ）＊……＊ＰＯＷＥＲ（ＦＮ，１／Ｎ）であり、ここで、ＰＯＷＥＲ（Ｆｉ，１／Ｎ）はＦｉモデルで分析された結果に対してｎ乗根を求めるものであり、または
前記合成モデル＝Ｎ／（１／Ｆ１＋１／Ｆ２＋……＋１／ＦＮ）である、
ことを特徴とする請求項１１に記載のコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００３３
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００３３】
例えば、一つの実施形態において、顧客より賠償請求されるか否かを例にして、以下のように具体的に説明する。一般的な予測モデルは以下の通りであり、つまり、例えば、来る６ヶ月内に顧客より賠償請求されるか否か、そして賠償請求の確率がどれぐらいかを予測するというような業務目的がある。Ｙ即ち顧客より賠償請求されるか否かを目標変数と定義し、Ｙは二値変数であり、Ｙ＝１が賠償請求されることを表し、Ｙ＝０が賠償請求が発生することを表す。予測変数は、目標変数のデータ指標の選択に影響するものであり、性別、年齢情報、保有している保険商品の情報（例えば、保障型保険商品、収益型保険商品、短期型保険商品、終身型保険商品等）、付保習慣（例えば、一人の顧客が保有している保険商品のうち予め設定された割合を超えた商品が保障型商品であれば、当該顧客の付保習慣が保障型保険商品を好むことであることを意味する）、賠償請求履歴情報等を含む。顧客の予測変数と目標変数に基づき決定木モデルを構築することができ、一旦決定木モデルが構築されると、ある顧客情報を仮定する場合、当該決定木モデルは、顧客による賠償請求の各確率を提供する。もし閾値を０．５とすれば、当該決定木モデルにより顧客による賠償請求の確率が０．５より大きいと予測される際に、顧客がこれからの６ヶ月内に賠償を請求すると思われ、当該決定木モデルにより顧客による賠償請求の確率が０．５より小さいと予測される際に、顧客がこれからの６ヶ月内に賠償を請求しないと思われる。当該決定木モデルにより予測された顧客より賠償請求されるか否かの変数をｈａｔ（Ｙ）とし、且つｈａｔ（Ｙ）を顧客の実際の賠償請求状況Ｙと対比する。もしｈａｔ（Ｙ）＝Ｙであれば、このサンプルが正確に学習されたと思われ、もしｈａｔ（Ｙ）がＹに等しくなければ、このサンプルが誤って学習されたと思われ、こうすると、全ての誤って学習された顧客情報サンプル、即ち、当該決定木モデルによる分析が誤っている顧客情報サンプルを確定することができる。
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００６４
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００６４】
例えば、一つの実施形態において、顧客より賠償請求されるか否かを例にして、以下のように具体的に説明する。一般的な予測モデルは以下の通りであり、つまり、例えば、来る６ヶ月内に顧客より賠償請求されるか否か、そして賠償請求の確率がどれぐらいかを予測するというような業務目的がある。Ｙ即ち顧客より賠償請求されるか否かを目標変数と定義し、Ｙは二値変数であり、Ｙ＝１が賠償請求されることを表し、Ｙ＝０が賠償請求が発生することを表す。予測変数は、目標変数のデータ指標の選択に影響するものであり、性別、年齢情報、保有している保険商品の情報（例えば、保障型保険商品、収益型保険商品、短期型保険商品、終身型保険商品等）、付保習慣（例えば、一人の顧客が保有している保険商品のうち予め設定された割合を超えた商品が保障型商品であれば、当該顧客の付保習慣が保障型保険商品を好むことであることを意味する）、賠償請求履歴情報等を含む。顧客の予測変数と目標変数に基づき決定木モデルを構築することができ、一旦決定木モデルが構築されると、ある顧客情報を仮定する場合、当該決定木モデルは、顧客による賠償請求の各確率を提供する。もし閾値を０．５とすれば、当該決定木モデルにより顧客による賠償請求の確率が０．５より大きいと予測される際に、顧客がこれからの６ヶ月内に賠償を請求すると思われ、当該決定木モデルにより顧客による賠償請求の確率が０．５より小さいと予測される際に、顧客がこれからの６ヶ月内に賠償を請求しないと思われる。当該決定木モデルにより予測された顧客より賠償請求されるか否かの変数をｈａｔ（Ｙ）とし、且つｈａｔ（Ｙ）を顧客の実際の賠償請求状況Ｙと対比する。もしｈａｔ（Ｙ）＝Ｙであれば、このサンプルが正確に学習されたと思われ、もしｈａｔ（Ｙ）がＹに等しくなければ、このサンプルが誤って学習されたと思われ、こうすると、全ての誤って学習された顧客情報サンプル、即ち、当該決定木モデルによる分析が誤っている顧客情報サンプルを確定することができる。
【手続補正４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００６５
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００６５】
オプション的には、他の実施例において、モデル分析プログラムは、一つ又は複数のモジュールに分割されてもよく、一つ又は複数のモジュールは、メモリ１１に記憶され、且つ一つ又は複数のプロセッサ（この実施例におけるプロセッサ１２）によって実行されることで本発明を完成し、本発明で言うモジュールとは、特定機能を果たせる一連のコンピュータプログラム命令セグメントを指す。例えば、図４を参照すると、図４は本発明モデル分析装置の一実施例におけるモデル分析プログラムの機能モジュール模式図であり、当該実施例において、モデル分析プログラムは、トレーニングモジュール１０、及び分析モジュール２０に分割されてもよく、そのうち、トレーニングモジュール１０と分析モジュール２０によって実現される機能又は操作ステップは、何れも上述した内容と類似し、ここで詳しく述べず、例示的には、例えば、
トレーニングモジュール１０は、予め設定された数の顧客情報サンプルに基づいて多種の予め確定されたモジュールをトレーニングするために用いられる。
【国際調査報告】
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